文件名称:
【机器学习算法】手动Python实现KNN分类算法，并用iris数据集检验模型效果
开发工具:
文件大小: 139kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-22
详细说明：目录一、KNN算法Python实现1、导入包2、 画图，展示不同电影在图上的分布3、训练样本和待测样本准备4、计算待测样本点到每个训练样本点的距离5、查找离待测样本点最近的K个训练样本点的类型6、找出数量最多的类7、写成自定义函数二、鸢尾花（iris）数据集测试1、导入包2、导入数据，划分数据集3、调用写好的KNN函数，并计算查准率、查全率和混淆矩阵
KNN是机器学习十大算法之一，因为原理很好理解，有一句话：“Talk is cheap.Show me the code.” 所以用Python来实现一下吧，并在iris数据集上检验模型效果。
算法原理：看新样本与最接近的那个训练集样本属于哪一类
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